¸®ºä
 





 
 
 




Àü¼Û 2017-09-26 18:02
[̑ˍ]

³ú½Å°æ ¸ð¹æÇÑ ÀÚü ÇнÀ Ĩ
ÀÎÅÚ ·ÎÀÌÈ÷(Loihi) ´º·Î¸ðÇÈ Ä¨ ¹ßÇ¥

 

ÀÎÅÚ(Intel)ÀÌ ÀΰøÁö´É(AI) °¡¼ÓÈ­¸¦ À§ÇÑ ÃÖÃÊÀÇ ÀÚü ÇнÀÇü(Self-Learning) ĨÀ» ¹ßÇ¥Çß´Ù.

ÀÎÅÚÀº 25ÀÏ(ÇöÁö½Ã°£) 8¼¼´ë µ¥½ºÅ©Å¾ ÄÚ¾î ÇÁ·Î¼¼¼­ ¹× 14/17/18ÄÚ¾î HEDT(High-end Desktop) ÄÚ¾î X ÇÁ·Î¼¼¼­ Ãâ½Ã ¹ßÇ¥¿Í ÇÔ²² ¾÷°è ÃÖÃÊÀÇ ÀÚü ÇнÀ ĨÀÎ ÄÚµå³×ÀÓ Loihi(·ÎÀÌÈ÷) Å×½ºÆ® ĨÀ» ¹ßÇ¥Çß´Ù.

ÀÎÅÚÀº º¹ÀâÇÑ °áÁ¤ÀÌ ´õ »¡¸® ÀÌ·ïÁö°í ±¸Á¶È­µÇÁö ¾ÊÀº ÀÚ¿¬½º·¯¿î µ¥ÀÌÅÍÀÇ ¼öÁý, ºÐ¼® ¹× ÀÇ»ç °áÁ¤¿¡ ´ëÇÑ Çʿ伺ÀÌ Áõ°¡Çϸ鼭 °íÀüÀûÀÎ CPU ¹× GPU ¾ÆÅ°ÅØó¸¦ ¶Ù¾î³ÑÀ» ¼ö ÀÖ´Â ÄÄÇ»Æÿ¡ ´ëÇÑ ¼ö¿ä°¡ Áõ°¡ÇÏ°í ÀÖ´Ù¸ç, PC¿Í ¼­¹ö¸¦ ³Ñ¾î ÄÄÇ»ÆÃÀ» ÁÖµµÇϱâ À§ÇØ Áö³­ 6³â µ¿¾È °íÀüÀûÀÎ ÄÄÇ»Æà Ç÷§ÆûÀ» °¡¼ÓÈ­ ÇÒ ¼ö Àִ Ư¼ö ¾ÆÅ°ÅØó¸¦ ¿¬±¸ÇØ¿Ô°í ÃÖ±Ù ÀΰøÁö´É ¹× ½Å°æ°úÇп¡ ´ëÇÑ ÅõÀÚ¿Í ¿¬±¸ °³¹ßÀ» ¾Õ´ç°å´Ù°í ¼³¸íÇß´Ù.

 

±â°èÇнÀ ´ë½Å Àΰ£ÀÇ ³ú¸¦ ¸ð¹æÇÑ ÀÚü ÇнÀ Ĩ °³¹ß

±âÁ¸ÀÇ ±â°è ÇнÀ(Machine Learning) ±â¹Ý ½ÉÃþ ÇнÀ(Deep Learning)Àº µ¥ÀÌÅ͸¦ »ç¿ëÇØ Ãß·ÐÀ» °ÅµìÇϸ鼭 ½Ã°£ÀÌ Áö³¯¼ö·Ï ¶È¶ÈÇØÁö´Â ¹æ½ÄÀ̾úÁö¸¸, ´ë·®ÀÇ ±³À°¿ë µ¥ÀÌÅ͸¦ ÇÊ¿ä·Î ÇÏ°í ƯÁ¤ ¿ä¼Ò¿Í »óȲÀ» ±¸Ã¼ÀûÀ¸·Î °í·ÁÇÏÁö ¾ÊÀº °æ¿ì ÀϹÝÈ­Çϰųª °³ÀÎÈ­µÈ ¼­ºñ½º¸¦ Á¦°øÇϱ⠾î·Á¿î ºÐ¾ßµµ ÀÖ¾ú´Ù.

¿¹¸¦ µé¾î ½É¹Ú¼ö¸¦ ÃøÁ¤ÇÒ °æ¿ì °³°³ÀÎÀÇ ½É¹Ú¼ö¿Í ¿îµ¿·®, »óȲÀÌ ´Ù¸£±â ¶§¹®¿¡ ´Ü¼øÇÑ ±â°è ÇнÀ ¸¸À¸·Î´Â Á¤»óÀûÀÎ ÆÐÅÏ°ú ÀÏÄ¡ÇÏÁö ¾Ê´Â °ÍÀ» ã±â ¾î·Æ´Ù.

±×·¯³ª ³ú½Å°æÀ» ¸ð¹æÇÑ ÀÚü ÇнÀ ĨÀº Á¶±ë ÈÄ, ½Ä»ç ÈÄ, Ãëħ Àü°ú °°Àº ´Ù¾çÇÑ Á¶°Ç¿¡¼­ »ç¶÷ÀÇ ½ÉÀå ¹Úµ¿À» Æǵ¶ÇØ Á¤»óÀûÀÎ ½ÉÀå ¹Úµ¿À» ÆÇ´ÜÇÏ°í, Á¤»óÀûÀÎ ÆÐÅÏ°ú ÀÏÄ¡ÇÏÁö ¾Ê´Â ½É¹Ú ÃøÁ¤ µ¥ÀÌÅ͸¦ ¸ð´ÏÅ͸µ Çϰųª »ç¿ëÀÚ¿¡ ¸ÂÃç °³ÀÎÈ­ ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.

ÀÎÅÚÀº ÀÌ °°Àº À¯ÇüÀÇ ³í¸®°¡ »çÀ̹ö º¸¾È¿¡µµ Àû¿ëµÉ ¼ö ÀÖÀ¸¸ç, ÀÚü ÇнÀ ĨÀÌ Å¾ÀçµÈ ½Ã½ºÅÛÀÌ ´Ù¾çÇÑ »óȲ¿¡¼­ Á¤»óÀûÀÎ °á°ú¸¦ ÇнÀÇ߱⠶§¹®¿¡ µ¥ÀÌÅÍ ½ºÆ®¸²ÀÇ ºñÁ¤»ó ¶Ç´Â Â÷ÀÌ·Î ÀÎÇØ ¹ß»ýÇÏ´Â À§¹Ý ÇàÀ§³ª ÇØÅ·À» ½Äº°ÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÉ °ÍÀ̶ó°í ¼³¸íÇß´Ù.

 

ÀÎÅÚ ÃÖÃÊ ´º·Î¸ðÇÈ Ä¨ Loihi Ư¡Àº?

ÀÎÅÚ ¿¬±¸¼Ò´Â ¹ÝµµÃ¼ ¼³°èÀÇ ±âÃÊ ÀÛ¾÷À¸·Î À¯¸íÇÑ CalTechÀÇ Carver Mead ±³¼ö¿Í ÇÔ²² ³úÀÇ ±â´ÉÀ» ¸ð¹æÇÑ ÃÖÃÊÀÇ ÀÚü ÇнÀ ±â´ÉÀ» °®Ãá ´º·Î¸ðÇÈ Ä¨(neuromorphic chip) ÄÚµå³×ÀÓ Loihi¸¦ °³¹ßÇß´Ù.

´º·Î¸ðÇÈ Ä¨ ¸ðµ¨Àº ŸÀֿ̹¡ µû¶ó º¯Á¶µÉ ¼ö ÀÖ´Â ½ºÆÄÀÌÅ©¿Í Çöó½ºÆ½ ½Ã³À½º¸¦ »ç¿ëÇØ ´º·±ÀÌ Åë½ÅÇÏ°í ÇнÀÇÏ´Â ¹æ¹ý¿¡¼­ ¿µ°¨À» ¾ò¾úÀ¸¸ç, ÀÌ´Â ÄÄÇ»ÅÍ°¡ ÆÐÅÏ°ú ¿¬°áÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î ÀÚ°¡ ±¸¼ºÇÏ°í ÀÇ»ç °áÁ¤À» ³»¸®´Âµ¥ µµ¿òÀ» ÁØ´Ù.

ÀÎÅÚ 14nm °øÁ¤ ±â¼ú·Î Á¦ÀÛµÈ Loihi Å×½ºÆ® ĨÀº ³úÀÇ ±âº» ¸ÅÄ¿´ÏÁòÀ» ¸ð¹æÇÑ µðÁöÅРȸ·Î°¡ Æ÷ÇԵǾî ÀÖ¾î ±â°è ÇнÀº¸´Ù ºü¸£°í È¿À²ÀûÀ¸·Î ¼öÇàÇϸ鼭 ´õ ³·Àº ÄÄÇ»Æà ¼º´ÉÀ» ÇÊ¿ä·Î ÇÑ´Ù. ÃÑ 13¸¸°³ÀÇ ´º·±°ú 1¾ï 3,300¸¸°³ÀÇ ½Ã³À½ºÀÇ Ã³¸® ´É·ÂÀ» Á¦°øÇϸç, ¿ÏÀüÇÑ ºñµ¿±âÀû ´º·Î¸ðÇÈ ¸Å´Ï ÄÚ¾î ¸Þ½¬¿¡ ±¸ÃàµÇ¾î °¢ ´º·±Àº ¼öõ °³ÀÇ ´Ù¸¥ ´º·±°ú Åë½ÅÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.

°³º° ´º·Î¸ðÇÈ ÄÚ¾î´Â µ¿ÀÛ Áß¿¡ ³×Æ®¿öÅ© ¸Å°³ º¯¼ö¸¦ Á¶Á¤ÇÏ°í Áöµµ ÇнÀ, ÀÚÀ² ÇнÀ, °­È­ ÇнÀ ¹× ±âŸ ÇнÀ Æз¯´ÙÀÓÀ» Áö¿øÇϱâ À§ÇÑ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö °¡´ÉÇÑ ÇнÀ ¿£ÁøÀÌ Æ÷ÇԵǾî ÀÖ´Ù.

¶ÇÇÑ °æ·Î °èȹ(path planning), Á¦¾à ¸¸Á·(constraint satisfaction), ½ºÆĽº ÄÚµù(sparse coding), »çÀü ÇнÀ(dictionary learning), µ¿Àû ÆÐÅÏ ÇнÀ ¹× Àû¿ë(dynamic pattern learning and adaptation) µîÀ» Æ÷ÇÔÇÑ ¹®Á¦¿¡ ´ëÇØ È¿À²ÀÌ ³ôÀº ¿©·¯ ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ °³¹ß ¹× Å×½ºÆ®¸¦ ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.

 

ÀÏ¹Ý ½Å°æ¸Á ±â¼úº¸´Ù ºü¸£°í ¿¡³ÊÁö È¿À²¼º ³ôÀ» °Í

Loihi Å×½ºÆ® ĨÀº ¸Å¿ì À¯¿¬ÇÑ ¿ÂĨ ÇнÀ ´É·ÂÀ» Á¦°øÇÏ¸ç ±³À° ¹× Ãß·Ð ±â´ÉÀ» ´ÜÀÏ Ä¨¿¡ °áÇÕÇß´Ù. µû¶ó¼­ Ŭ¶ó¿ìµåÀÇ ´ÙÀ½ ¾÷µ¥ÀÌÆ®¸¦ ±â´Ù¸®Áö ¾Ê°í ½Ç½Ã°£À¸·Î ±â°è¸¦ ÀÚÀ²ÀûÀ¸·Î Àû¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.

¿¬±¸ÀÚµéÀº ±â°è ÇнÀ¿¡ »ç¿ëµÇ´Â '¼Õ±Û¾¾ ¼ýÀÚ(MNIST digit) ÀνÄ' ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇÒ ¶§ ÁÖ¾îÁø Á¤È®µµ¸¦ ´Þ¼ºÇϱâ À§ÇÑ ÃÑ ¿¬»êÀ» ÃøÁ¤ÇÑ °á°ú ´Ù¸¥ ÀϹÝÀûÀÎ ½ºÆÄÀÌÅ© ½Å°æ¸Á¿¡ ºñÇØ 100¸¸¹è Çâ»óµÈ ¼Óµµ·Î ÇнÀ ´É·ÂÀ» Áõ¸íÇßÀ¸¸ç, ³ª¼±Çü ½Å°æ¸Á ³×Æ®¿öÅ©(convolutional neural networks)³ª µö·¯´× ½Å°æ ³×Æ®¿öÅ©(deep learning neural networks) °°Àº ±â¼ú¿¡ ºñÇØ µ¿ÀÏÇÑ ÀÛ¾÷¿¡¼­ ÈξÀ ÀûÀº ¸®¼Ò½º¸¦ »ç¿ëÇÑ´Ù°í ¾ð±ÞÇß´Ù.

ÀÎÅÚÀº Loihi Å×½ºÆ® ĨÀÇ ÇÁÅä·ÎŸÀÔ ÀÚü ÇнÀ ±â´ÉÀÌ °³ÀÎ¿ë ·Îº¿ »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó ÀÚµ¿Â÷ ¹× »ê¾÷¿ë ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼Çó·³ ºñ ±¸Á¶ÀûÀΠȯ°æ¿¡¼­ ÀÚÀ²ÀûÀÎ ÀÛµ¿°ú Áö¼ÓÀûÀÎ ÇнÀÀÇ ÀÌÁ¡À» ´©¸± ¼ö ÀÖ´Â ºÐ¾ß¸¦ ¹ßÀü½Ãų ¼ö ÀÖ´Â ¾öû³­ ÀáÀç·ÂÀ» °¡Áö°í ÀÖ´Ù°í ¹àÇû´Ù. ¿¹¸¦ µé¾î ÀÚÀ²ÁÖÇàÂ÷¿¡¼­ ´Ü¼øÈ÷ ÀÚµ¿Â÷³ª ÀÚÀü°Å À̹ÌÁö¸¦ ±¸ºÐÇÏ´Â °Í »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó À̵éÀÇ ¿òÁ÷ÀÓ±îÁö ÀνÄÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.

¶ÇÇÑ ÀϹÝÀûÀÎ ±³À° ½Ã½ºÅÛ¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ¹ü¿ë ÄÄÇ»Æú¸´Ù ÃÖ´ë 1,000¹è ´õ ¿¡³ÊÁö È¿À²ÀûÀÌ´Ù.

ÀÎÅÚÀº Loihi Å×½ºÆ® Ĩ¿¡ ´ëÇØ 2018³â »ó¹Ý±âºÎÅÍ ÀΰøÁö´É ¹ßÀü¿¡ ÃÊÁ¡À» µÐ ÁÖ¿ä ´ëÇÐ ¹× ¿¬±¸ ±â°ü¿¡ Á¦°øÇÒ °ÍÀ̶ó°í ¹àÇû´Ù.

 

  Å±×(Tag)  : ÀÎÅÚ, ÀΰøÁö´É, CPU, ¸Ó½Å·¯´×
°ü·Ã ±â»ç º¸±â
[¿µ»ó] 2024³â¿¡µµ ¿©ÀüÈ÷ ¸ÞÀνºÆ®¸², AMD AM4 Ç÷§Æû Àß³ª°¡´Â ÀÌÀ¯¿Í AMDÀÇ ¼Ó»çÁ¤
[¿µ»ó] ÄÚ¾î¿ïÆ®¶ó (A.K.A ¸ÞÅ׿À·¹ÀÌÅ©) Æò°¡. ±×¸®°í ´ÙÀ½ ·ç³ª·¹ÀÌÅ©, ÀÎÅÚ CPU·Îµµ ÆÒ¸®½º ³ëÆ®ºÏÀ» ¸¸µé ¼ö ÀÖÀ»±î?
[¿µ»ó] ÄÚ¾î ¿ïÆ®¶ó (a.k.a ¸ÞÅ׿À·¹ÀÌÅ©) ½ÇÁ¦Ç°À¸·Î È®ÀÎÇغ¸´Â ¶±¹ä ȸ¼ö, Çõ½ÅÀº ÀÌ·ç¾îÁ³³ª?
[¿µ»ó] ÀÎÅÚ ¾Ö·Î¿ì·¹ÀÌÅ©/·ç³ª·¹ÀÌÅ© Ãâ½Ã È®Á¤,¶óµ¥¿Â AFMF¿Í °¡°ÝÀÎÇÏ/°¡Â¥ RTX4090 ±×¸®°í °¨½ºÆ®¶ó´Ù¹«½º...?
[¿µ»ó] ASUS VS MSIÀÇ 20¸¸¿ø´ë Áß°í±ÞÇü B760 ¸ÞÀκ¸µå ÀïÅ»Àü,¿ÃÇØÀÇ ½ÂÀÚ´Â? ASUS ROG STRIX B760-G WIFIÀÇ ¿î¸íÀº?
[¿µ»ó] ã¾Æº¼ ¼ö ¾ø´Â PC ¼Ò½Ä?,CES 2024 ÃÑÆò°ú ÃâÀå ºñÇÏÀÎµå ½ºÅ丮 [1ºÎ]
ű×(Tags) : ÀÎÅÚ, ÀΰøÁö´É, CPU, ¸Ó½Å·¯´×     °ü·Ã±â»ç ´õº¸±â

  À̼ö¿ø ¼ö¼®±âÀÚ / Çʸí ÆødzÀü¾ß / ÆødzÀü¾ß´Ô¿¡°Ô ¹®ÀÇÇϱâ swlee@bodnara.co.kr
³²µé ÁÁ´Ù´Â °ÍÀº ´Ù µû¶ó ÇÏÁö¸¸ Á¤ÀÛ ±í°Ô ÆÄ°íµéÁö´Â ¸øÇÏ´Â ¼º°ÝÀÌ´Ù. Á¤¸» ÁÁ¾ÆÇÏ´Â ÀÏÀº Ãë¹Ì·Î ÇÏ·¨´Âµ¥, ¾î¼´Ù Á÷¾÷ÀÌ µÇ´Â ¹Ù¶÷¿¡ ÀÏ°ú Áö¸§ÀÌ ÀϽɵ¿Ã¼ÀÎ »îÀ» »ì°í ÀÖ´Ù.
±âÀÚ°¡ ¾´ ´Ù¸¥ ±â»ç º¸±â

Creative Commons License º¸µå³ª¶óÀÇ ±â»ç´Â ÀúÀÛÀÚÇ¥½Ã-ºñ¿µ¸®-º¯°æ±ÝÁö 2.0 ´ëÇѹα¹ ¶óÀ̼±½º¿¡ µû¶ó ÀÌ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. Copyright ¨Ï ³Ø½ºÁ¨¸®¼­Ä¡(ÁÖ) º¸µå³ª¶ó ¹Ìµð¾î±¹
½ÎÀÌ¿ùµå °ø°¨ ±â»ç¸µÅ© ÆÛ°¡±â ±â»ç³»¿ë ÆÛ°¡±â ÀÌ ±â»ç¸¦ ÇϳªÀÇ ÆäÀÌÁö·Î ¹­¾î º¼ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. Ãâ·Âµµ °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
ȨÀ¸·Î žÀ¸·Î
º¸µå³ª¶ó ¸¹À̺» ±â»ç
¿£ºñµð¾Æ, ±Û·Î¹ú ÆÄÆ®³Êµé°ú ¾çÀÚ ÄÄÇ»Æà ȮÀå ³ª¼­
ÃֽŠCPU¿Í OS¿¡ »õ·Î¿î º¸¾È Ãë¾àÁ¡, °í½ºÆ®·¹À̽º ¹ß°ß
¿£¾¾µðÁöÅØ, °¶·°½ÃºÏ4 »ï¼º ½´ÆÛÀ§Å© º½ ¸ÂÀÌ Æ¯°¡ ¶óÀÌºê ½Ç½Ã
ÃÖ´ë 32% Ư°¡! MSI, °øÀ¯±â 2Á¾ ÄÄÇ»Á¸ ÀÔÁ¡ ±â³ä À̺¥Æ®
¿£Æ®¸® ¿ÜÀå ´ëüÇÒ ³»Àå ±×·¡ÇÈ ½Ã´ë, AMD ¶óÀÌÁ¨ 8000G ½Ã¸®Áî iGPU °ÔÀÓ ¼º´ÉÀº?
2°³ÀÇ Àü¿øºÎ·Î 24½Ã°£ ²÷±è ¾øÀÌ °¡µ¿ÇÏ´Â,EFM ipTIME T24000NS À¯¼±°øÀ¯±â
UFS Ä«µå ÀüöÀ» ¹âÁö ¾ÊÀ»±î?, »ï¼ºÀüÀÚ SD Express microSD Ä«µå ¹ßÇ¥
ÄÚ¾î ¿ïÆ®¶ó (a.k.a ¸ÞÅ׿À·¹ÀÌÅ©) ½ÇÁ¦Ç°À¸·Î È®ÀÎÇغ¸´Â ¶±¹ä ȸ¼ö, Çõ½ÅÀº ÀÌ·ç¾îÁ³³ª?
   ÀÌ ±â»çÀÇ ÀÇ°ß º¸±â
Æ®À§ÅÍ º£Å¸¼­ºñ½º °³½Ã! ÃֽŠPC/IT ¼Ò½ÄÀ» Æ®À§Å͸¦ ÅëÇØ È®ÀÎÇϼ¼¿ä @bodnara

±âÀÚÀÇ ½Ã°¢ÀÌ Ç×»ó ¿ÇÀº°ÍÀº ¾Æ´Õ´Ï´Ù. ³ª¸ÓÁö´Â ¿©·¯ºÐµéÀÌ Ã¤¿ö Áֽʽÿä.

2014³âºÎÅÍ ¾î·Á¿î À̾߱⸦ ½±°Ô ÇÏ´Â °ÍÀ¸·Î ÆíÁý¹æħÀ» ¹Ù²ß´Ï´Ù.

³×¿À¸¶Àεå / 17-09-27 12:16/ ÀÚ±¹/ ½Å°í/ ÀÌ´ñ±Û¿¡´ñ±Û´Þ±â
ÁÁÀº Á¤º¸ °¨»çµå¸³´Ï´Ù.
ÀÎÅõ¸Æ½ºKR / 17-10-01 18:35/ ÀÚ±¹/ ½Å°í/ ÀÌ´ñ±Û¿¡´ñ±Û´Þ±â
¸Å¿ì°ü½É °¡¿ä !!

¾ðÁ¦Âë ³ª¿ÀÁÒ .! ±â´ë°¡ µÇ¿ä !

¿å½É ³ª¼­¿ä !
ÀÎÅõ¸Æ½ºKR / 17-10-02 15:34/ ÀÚ±¹/ ½Å°í/ ÀÌ´ñ±Û¿¡´ñ±Û´Þ±â
À½ ! °ü½É °¡´Âµ¥. !

µû·Î ¸»°í ÅëÇÕ ÀÏüÇü !! °í¹Ðµµ ȸ·Î »ç¿ëÇؼ­ Å©°Ô ´ëÆø ÁÙÀϼö ÀÖÀ¸¸é »ý»ê ´Ü°¡ Àý¾àµµ±â °¡°Ýµµ ³·Ãß´Â ¹æ¹ý ¾ø³ª¿ä.

ÄÚ¾î Å©±â¸¦ ÁÙÀÌ°í È¿À²¼ºÀ» ³ôÀÌ°í. ÇÏ¸é ¿©·¯°Ô ³¢¿ö ³Ö¾îµµ »ó°ü ¾ø´Âµ¥. !!

°í¹Ðµµ °øÁ¤ µé¾î °¡¸é ¿ø°¡ Àý°¨È¿°ú ÀÖ´ÙÁÒ . ±¸Á¶¸¦ ´Ü¼øÈ­ ½ÃÄÑ ÀÏüÇüÀ¸·Î ¸¸µé¸é. ¼öÁ÷À¸·Î ½Î¾Æ ¿Ã¸®´Â ±â¼ú »ç¿ëÇÏ¸é ¼º´ÉÀÌ ´õ ÁÁ´Ù ÇÏ´øµ¥.

¹ÝµµÃ¼ ĨÀ» ¿©·¯ °³¸¦ º¹ÃþÀ¸·Î ¿Ã·Á¼­ ¸¸µé¼ö ÀÖ´Ù¸é Á¤¸» ÁÁÀº Á¦Ç°À̶ó°í ¸»ÇÏ°í ½ÍÀºµ¥ . µû·Î µû·Î µé¾î°¡´Â ÇüÅ´ ¹®Á¦°¡ ÀÖÁÒ !!
ÀÎÅõ¸Æ½º / 17-10-02 15:37/ ÀÚ±¹/ ½Å°í/ ÀÌ´ñ±Û¿¡´ñ±Û´Þ±â
°³ÀÎÀûÀ¸·Î Á¤¸» ¸¾¿¡ µå³×¿ä. !!

±×·±µÇ . ¼öÆòÀ¸·Î ¸»°í ¼öÁ÷À¸·Î ½Î¾Æ ¿Ã¸®´Â ¹ÝµµÃ¼ ±â¼úÀ» È°¿ëÇßÀ¸¸é ÁÁ°Ú¾î¿ä !!

¼öÆòÀ¸·Î ÆîÄ¡¸é ¸éÀûÀÌ ³Ê¹« ³Ð¾îÀú¼­. ¼öÁ÷À¸·Î ½Î¾Æ ¿Ã¸®´ø°¡ º¹Ãþ±¸Á¶¸¦ »ç¿ëÇÏ´Â ¹ÝµµÃ¼ ĨÀÌ ³ª¿ÔÀ¸¸é ÁÁ°Ú¾î¿ä..

´Ð³×ÀÓ À¥º¿¹æÁö

ȨÀ¸·Î žÀ¸·Î
 
 
2024³â 03¿ù
ÁÖ°£ È÷Æ® ·©Å·

[°á°ú¹ßÇ¥] 2023³â 4ºÐ±â Æ÷ÀÎÆ® ¼ÒÁø ·Î¶Ç 23
[°á°ú¹ßÇ¥] 2023³â 3ºÐ±â Æ÷ÀÎÆ® ¼ÒÁø ·Î¶Ç 16
[°á°ú¹ßÇ¥] 2023³â 2ºÐ±â Æ÷ÀÎÆ® ¼ÒÁø ·Î¶Ç 18
[°á°ú¹ßÇ¥] 2023³â 1ºÐ±â Æ÷ÀÎÆ® ¼ÒÁø ·Î¶Ç 15
[°á°ú¹ßÇ¥] 2022³â 4ºÐ±â Æ÷ÀÎÆ® ¼ÒÁø ·Î¶Ç 27

½Ç½Ã°£ ´ñ±Û
¼Ò¼È ³×Æ®¿öÅ©